DataGen

Mabrouk Gadri est Senior Solution Engineer chez Fivetran, l’ETL moderne qui a été adopté par énormément de boites en France et dans le monde, aussi bien des startups que des grands groupes du CAC40.On aborde :🔥 Ce qu’est un ETL Moderne et les différentes solutions du marché🔥 Pourquoi les entreprises choisissent Fivetran ?🔥 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes🔥 Comment les IA Génératives impactent ce marché.---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Fivetran👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/3Tm34ax---🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:55 Intro04:22 Qu’est-ce qu’un ETL moderne ?07:37 Qu’est-ce qui distingue Fivetran des autres solutions ?10:23 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes13:13 Quel est l’impact des IA génératives sur ce marché ?15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)---📚 RESSOURCES- Le Medium Towards Data Science- Le LinkedIn de Mabrouk- Le LinkedIn de Bill Hillman- La chaîne Ternary Data de Joe Reis---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹---🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁Lucie Bailly est Data Product Manager chez Doctolib, la licorne française qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation. Elle est présente en France, en Allemagne et en Italie, et est aujourd’hui utilisée par 340 000 personnels de santé et plus de 80 millions de patients.On aborde :🔥 L’organisation Data chez Doctolib et son rôle de Data Product Manager🔥 Son plus gros challenge : déployer Tableau à l’échelle auprès de 2000 utilisateurs🔥 Les étapes clés : audit, POC, implémentation technique, gouvernance, ouverture, run🔥 La difficulté majeure : la phase d’itération nécessaire au moment de l’ouverture de l’outil aux équipes (ex : process, documentation)---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:25 Intro04:33 L'organisation Data chez Doctolib05:45 Les principaux chantiers de Lucie07:07 Son challenge principal : scaler son outil de Data Visualisation09:55 Etape 1 : audit10:58 Etape 2 : POC13:00 Etape 3 : implémentation technique15:13 Etape 4 : ouverture de l'outil aux équipes Data17:16 Etape 5 : run17:47 Sa plus grosse difficulté : l’ouverture aux équipes20:53 Le Data Enablement chez Doctolib22:22 Ses conseils pour scaler sa Data Visualisation24:13 La stack data chez Doctolib24:39 Les prochaines étapes26:46 Les questions de la fin (ressources, conseils...)---📚 RESSOURCEDear Data de Giorgia Lupi---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

🎁 LINK TO THE QUESTIONNAIRE TO WIN A FITBIT WATCH: https://bit.ly/3uwlqNH 🎁Emmanuel Martin-Chave is VP Data at BlaBlaCar, the French unicorn who offers several mobility services. I had already welcomed him on the podcast to know more about their data strategy in the episode #13. This time, we talk about management.We cover:🔥 What the Data department looks like today🔥 How to introduce “Middle Managers” (Manu prefers “Front Line Managers”)🔥 How to create a great path for Individual Contributors🔥 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team.---❤️ SPONSORThis episode is brought to you by DataGalaxy, the Data Knowledge Catalog used by over 150 companies such as Total, SNCF, and Bank of China in the United States.👉 Request a demo: https://bit.ly/3wxX06Z---🎬 CHAPTERS00:00 Trailer01:45 Intro02:35 What the Data department looks like03:38 Why and how to introduce middle managers?07:51 The importance of having a mix between Individual Contributors (IC) & Managers10:29 The current mix between IC & Managers at BlaBlaCar13:22 The challenges associated with this organization17:11 How to create a great path for IC22:26 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team25:13 His main challenges in terms of management29:18 The next steps of the Data team30:34 Last questions (ressources, tips…)---📚 RESSOURCEAn Elegant Puzzle by Will Larson---🧐 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment🇬🇧 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise---💪 GOT A DATA PROJECT?DataGen is also a collective of data freelancers from top companies (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... We have the team that you need!👉 Meet us---🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Marie Sacksick est Head of Data chez CybelAngel et co-organisatrice des meetups WiMLDS (Women in Machine Learning and Data Science), la communauté mondiale regroupant les femmes passionnées par le Machine Learning et la Data Science.On aborde :🔥 Pourquoi créer Women in Machine Learning and Data Science (WiMLDS) ?🔥 Les objectifs et les challenges de ces meetups : créer des role models et un réseau de soutien et d'expertise🔥 Leur organisation et leurs actions aux quotidien (talks croisés, articles…)🔥 Leur plus grosse réussite : attirer autant de femmes que d’hommes.---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:03 Intro04:41 Pourquoi créer WiMLDS ?06:07 Leurs objectifs08:12 Leurs challenges09:13 L’organisation des meetups11:54 Leurs réussites13:29 Leurs next steps14:35 Le conseil de Marie---📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Marie- Le LinkedIn de Clara- Les meetups WiMLDS---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#107 - Inclusion In Data | Leader le collectif Women@Google avec Taline Mouradian#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹---🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁Loïc Magnien est Head of Data chez MyLight Systems, la scale up pionnaire de l’autoconsommation solaire qui permet aux particuliers et aux entreprises de faire des économies d'énergie. Ils ont levé 100 millions d’euros en 2023 et Loïc revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : migrer vers une Modern Data (& AI) Stack.On aborde :🔥 Le contexte chez MyLight Systems avant de migrer vers la Modern Data (& AI) Stack🔥 Les 3 étapes clefs de la migration : état des lieux, POC et industrialisation🔥 La plus grosse difficulté de Loïc : continuer de servir le Business🔥 La stack data et l'organisation des équipes.---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:38 Intro06:55 Les grandes étapes clés07:39 Etape 1 : le POC11:58 Etape 2 : Documentation13:07 Etape 3 : Rationnalisation des rapports15:36 Focus sur DBT17:06 Le plus gros challenge de Loïc pendant sa migration : continuer à servir le Business19:44 La stack data20:33 Focus sur Databricks22:46 L'orga des équipes23:34 Leurs next steps24:41 Les questions de la fin (ressources, conseils...)---📚 RESSOURCES- Scaling People de Claire Johnson- Futureproof: 9 Rules for Humans in the Age of Automation de Kevin Roose---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁Sébastien Thomas est co-fondateur et CEO de DataGalaxy, le Data Catalog qui est utilisé par plus de 150 clients dans le monde tels que Total, SNCF, Swiss Life ou Bank of China aux US. Il nous fait une masterclass sur la mise en place d’un Data Catalog.On aborde :🔥 Qu’est-ce qu’un Data Catalog et dans quel contexte c’est nécessaire ?🔥 L’importance du sponsorship et la bonne méthode : procéder par use case et par itération🔥 Les phases clés : collecter ses métadonnées, compléter le glossaire…🔥 Le marché du Data Catalog et les différentes solutions.---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par DataGalaxy.👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA---🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:55 Introduction01:27 Le parcours de Sébastien02:32 Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?04:25 Dans quel contexte c’est utile05:56 A partir de quelle taille d'entreprise ?06:37 Les différentes étapes10:43 Les écueils à éviter12:24 Les fonctionnalités d'un Data Catalog17:52 Les utilisateurs du Data Catalog20:15 Les différentes solutions sur le marché22:30 Les ressources recommandées par Sébastien24:36 Ce qu'il aime dans la data24:58 Ce qui l’a le plus fait progresser25:41 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné---📚 RESSOURCES- Brent Dykes (sa page LinkedIn, son livre)- Chat Sanderson- Data Model Storytelling de Larry Burns- La chaîne Youtube Science Etonnante---🧐 AUTRES ÉPISODES#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Anne-Sophie Lavelle est Lead Product Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Elle nous parle de la stratégie Data Science développée chez Back Market et de l’algorithme Back Box. 🤫On aborde :🔥 Le rôle d’un Lead Product Data Science chez Back Market🔥 Leur contexte Data Science (ex : focus sur un algorithme pendant en 5 ans)🔥 L’organisation de l’équipe Data Science et les nouveaux projets🔥 Les challenges et les next steps du département.---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Data Bird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.👉 Lien vers leur site internet : http://bit.ly/41UbJVr.---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:30 Introduction02:14 Le parcours d’Anne-Sophie04:52 Le rôle d’un Product Manager Data Science07:34 Le contexte Data Science chez Back Market09:12 Ce qu’on voit souvent sur le marché : trop de projets en parallèle12:34 Le 1er projet de Machine Learning16:21 Un autre projet de Machine Learning19:00 L’organisation interne de l’équipe Data Science23:56 Quelques outils utilisés26:15 Les challenges qu’elle a rencontrés28:28 Les next steps pour l’équipe Data Science30:25 Les ressources qu’elle conseille31:16 Ce qu’elle aime dans la data32:29 Ce qui l’a le plus fait progresser32:05 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné---📚 RESSOURCESLes blogs Tech d’Uber, BlaBlacar, et de Meta---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Philippe Lima est Head of Customer Success chez Aircall, la licorne française qui propose une plateforme téléphonique à destination des équipes Sales et Support. Cet épisode intervient dans la série “Data User” dont l'objectif est de comprendre comment les autres départements de boîtes très data driven utilisent la data. J’avais déjà reçu Edouard, le Directeur Data d’Aircall, dans l’épisode #14 et avais été scotché par leur maturité data.On aborde :🔥 Le parcours de Philippe et le métier de Customer Success Manager🔥 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall (opportunités, renouvellement et “Red Flags”)🔥 Les outils qu’ils utilisent (Salesforce, Totango, Looker…)🔥 La collaboration avec l’équipe Data d’Aircall.---❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.👉 Lien vers leur site internet : http://bit.ly/47UthCv---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:28 Introduction02:09 Le parcours de Philippe03:05 Le job de Customer Success Manager, c’est quoi ?04:41 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall : le Pipeline, le Renouvellement et les Red Flags12:32 Focus sur le KPI "Net MRR Churn" ou "Net Retention" d'Aircall14:19 Les outils utilisés pour analyser la donnée16:08 Focus sur Totango19:13 Focus sur Looker20:37 Les plus gros challenges Data Analytics rencontrés par Philippe22:37 Les conseils de Philippe pour une bonne collaboration entre Data et Customer Success25:10 La recommandation de contenu de Philippe---📚 RESSOURCELe podcast This is Growth de Daphné Costa Lopez (Dir. CS chez Hubspot)---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment#69 - Data User | Utiliser la data en tant que Growth avec Jordan et Bulldozer#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Virginie Cornu est l’ex-VP Data de Jellysmack, la licorne franco-américaine qui produit des chaînes de contenu sur les réseaux sociaux et qui propose une technologie IA à destination des créateurs de contenu. Elle nous parle de l’approche Data Mesh qu’elle a mise en place.On aborde :🔥 Les raisons qui ont poussé Jellysmack à mettre en place une approche Data Mesh🔥 L’organisation en interne pour basculer vers une approche Data Mesh🔥 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche🔥 Son avis sur les IA Génératives : leur impact sur les entreprises et les métiers de la data.---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !👉 Nous rencontrer---🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:53 Introduction01:50 Le contexte avant l’approche Data Mesh06:46 Elle explique aux autres leaders comment ils impactent la Data Quality08:08 L’organisation des équipes pour mettre en place cette approche14:48 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche27:41 L’avis de Virginie sur les IA Génératives32:25 L’avenir des métiers dans la data avec les IA génératives---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh#77 - Scaler grâce à une approche Data Mesh#19 - Jellysmack : Recruter et onboarder 100 profils data en 1 an---🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Taline Mouradian est Creative Business Partner chez Google et également co-lead de Women @Google en France, le plus gros collectif d’employés chez Google. Ils comptent aujourd’hui 400 membres français et leur objectif est de favoriser l’inclusion et la diversité en interne comme en externe.On aborde :🔥 La genèse de Women @Google et les chiffres clefs du collectif🔥 Les principales actions du collectif🔥 Comment Women @Google mesure son impact grâce à la data🔥 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif.---💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.👉 Rencontrez-nous ici.---🎬 CHAPITRES00:00 Générique01:21 Introduction03:01 Women @Google, c'est quoi ?06:42 Les actions du collectif 11:53 Women @Google en chiffres15:05 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif17:06 La data chez Women @Google19:21 Les actions qui ont marqué Taline25:37 Les conseils de Taline pour lancer ou développer un collectif---📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Taline- Le LinkedIn de Clara---🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes---🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.